研究生培养的方向性硕士研究生主要是作为专业技能研究型人才进行培养的,而研究型人员所必备的、最重要的—种能力是续密的逻辑思维分析能力。这—能力要求我们在分析问题时应该做到环环相扣,步步相连,这一点尤其体现在数学的解答题和英语阅读理解试题的分析中。逻辑思维分析能力的考查以及区分度的局限,决定了在数学试题中根本不会出现那种依靠偶然凑合在—起条件才能解答出的题目。这类题目技巧性太强,难度过大,在考查逻辑思维分析能力以及区分度上都毫无有效性。而很多辅导机构的老师居然有选择性地选取这种题目来炫耀其高人一 等的解题技巧,这是对考试的无知!数学作为一 门严谨的科学,并不存在太多解题的奇巧异技,有的只是在深刻理解基本定义、原理基础上的多角度运用。逻辑思维分析能力考查决定的第二个侧重点(这里主要就数学论述,因其在数学领域体 现得最为突出)是基础知识的考查,包括相似概念的剖析、基本性质的运用及运算等方面。因为分析是建立在已有素材之上的,这类题目的考查分值大约占到整个卷面分值80%以上,一般认真完成一本好的全科教材的学习(如《考研数学超级金讲(全程复习一本通))),这类题型是可以拿下满分的,这—分值足以超过历年录取所需要满足的单科成绩。自学性教育部已多次明文规定各高校不得以要求本校学生参加研究生入学考试为目的来设置课程,也不得以学校名义组织各类考研培训。因为,虽然从个体角度分析,在—般情况下,读研一定优于本科的直接就业。但如果每个人都选择读研而不就业的话,显然会导致劳动力的短缺,对经济的发展不利(当然,国家也不可能提供这么多读研的机会),这不符合国家短期的整体利益。不允许学校出面组织考研培训可以起到一定的抑制作用。此外,考研作为—种跨越式成人学历教育考试,让学生以成人的视角进行选择可以为他们留下更多独立思考的空间。学生可以选择毕业之后是工作还是考研,考研是依靠自学还是依靠外界力量的帮助。每一次的权衡取舍,对考生来说都是向成熟的迈进。因而,在教育部的官方文件中,研究生招生考试的定性是自学考试。既然是自学考试,在考研辅导日益红火的今天,作为负责的命题老师,在题目设计时,必须考虑到对这种不太健康的社会现象起到平抑作用,即在试题命制的过程中,应该确保试题的命制难度对一般考生的自学不构成一种难以逾越的门槛,这才是试题真正的难度边界。
大数据和机器学习是我的主要研究方向,目前也在带相关方向的研究生,所以我来探讨一下这个问题。首先,大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系,选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识,而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向,应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知,然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟,大数据相关技术也正处在落地应用的初期,所以选择大数据方向有三点好处,其一是技术体系成熟,学习起来要容易一些;其二是大数据生态逐渐健全,就业岗位多;其三是大数据技术是人工智能的基础,未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求,目前大数据应用的核心集中在数据分析领域,场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外,目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节,需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点,行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一,机器学习(包括深度学习)也是目前人工智能领域比较热门的方向之一,随着大数据和云计算的发展,机器学习在强大的数据和算力支撑下,目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期,未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点,其一是机器学习领域的创新点比较多,容易做出成果;其二是目前行业人才短缺严重,就业形势比较好;其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业,市场空间巨大。简单的说,大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发,而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
目前计算机专业的硕士研究生选择机器学习方向是不错的选择,一方面机器学习是打开人工智能大门的钥匙,另一方面机器学习的研究课题也比较多。从近些年机器学习方向研究生的学习情况来看,大部分学生在学习期间都会相对比较顺利地取得研究成果,就业情况也有比较不错的表现,更多的毕业生愿意选择大型科技公司或者是互联网公司。从人工智能的技术体系结构来看,目前机器学习的技术体系相对更成熟一些,包括深度学习等领域已经初步构建了一个系统的研究体系,所以硕士研究生选择机器学习方向会有一个更加顺利的学习过程。未来机器学习的发展将在很大程度上推动人工智能技术的发展,所以目前机器学习也是人工智能领域的一个研究热点。硕士研究生期间选择机器学习方向,需要注意三件事,其一是丰富自身的知识结构,尤其是数学和计算机基础;其二是选择一个感兴趣的细分方向;其三是注重实践能力的培养。早期选择机器学习方向的研究生,往往并不太注重程序设计能力的培养,会把研究的重点放在算法设计上,但是随着机器学习的落地应用,研究生的编程能力对于就业会有较为直接的影响,所以一定要重视编程能力的锻炼。最后,选择机器学习方向一定要考虑到目标学校的资源整合情况,因为机器学习对于研究环境的要求要稍微高一些,尤其是深度学习方向,往往需要学校有数据中心作为支撑,这样在进行实验的时候会更顺利一些。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
本科生的就业逐渐成为难题,就业压力持续攀升的情况下,很多学生选择了继续深造,觉得深造会给自己带来更多的就业机会,包括一些985,211大学的本科生都会纷纷选择继续读研,给自己创造更多的机会。对于一些理论性比较强的专业来说,不继续读研,要想找到一份满意的工作是很难的。今天就来总结一下研究生毕业后的几个方向,希望对广大毕业生有所帮助。研究生毕业后的第一个大方向:读博并不是所有人都适合走这条路,如果你觉得你喜欢搞科研,喜欢做研究,适合学习的氛围,在学习上你还有潜力,家庭条件又允许的话,那么可以继续深造。在很多城市包括高校,对博士都是有优惠政策的,如果你能进入这个阶段,你会发现你的人生就是另外一番模样。研究生毕业后的第二个大方向:进入全球500强企业在同等的条件下,你拥有更多的竞争力,无论在升职加薪方面,你都会快人一步。学历从很大程度上来说,代表着一个人的知识储备,能力水平,拥有高学历的人绝对不是一纸证书那么简单,所以,你的每一点努力投入最终都会有所回报。研究生毕业后的第三个大方向:考公务员和事业单位目前,国家大力支持高学历人才报考国家公务员,目前有关研究生的岗位是越来越多了,本科生已经渐渐没有竞争优势了,有的公务员岗位一位难求,所以有着更多知识储备的研究生在考试时更有优势。一旦进入这些部门,相当于拥有了自己的铁饭碗,无论是公务员还是事业单位,研究生学历对于职称晋升都会有帮助。一定要根据自己的实际情况去选择,因人而异,从个人的家庭情况,专业发展,个人喜好等多角度去分析,相信你一定会做出正确的选择!
在报考研究生的时候,专业和学校的选择一直同学们最为关心的问题,如果说在高考报考时因为大家对专业不了解有可能报考出现偏差,但是经过大学四年的学习,你一定能够对本专业及相关专业有一个比较深入的了解,最起码在就业方面应该比较清楚,如果毕业了还是一头雾水,报考研究生也就没有必要了。根据研招网对2019年考研学生的统计,想考取研究生学历的同学,大部分还是想在未来就业的时候增加一些“砝码”,真正想从事科研工作的并不多。如何在报考时把握专业方向?观察号认为大家在选择专业前一定先要进行自我评估,避免盲从。虽然我们常说认识自己时最难的,但即便不能全面认识,经过十几年的学习也应该对自己的性格、能力等方面有个大概的了解。针对于考取研究生,第一, 要了解自己的兴趣特长。我们常说兴趣是最好的老师,兴趣往往决定了专注时间的长短与深度,因此,无论以后就打算就业还是继续从事科研工作,结合兴趣特长来选择专业,一定会有助于你在专业方面进行深入的探索并取得成绩。第二, 了解自身专业实力。打铁还需自身硬,除了学校自身的专业实力外,自身的专业能力对于考研专业的选择至关重要,换句话说,自身专业功底的深浅决定着你的专业和学校选择,一般情况下,专业排名靠前,基础较好,可以选择名校的优势专业,如果成绩、基础处于中等水平,在选择院校和专业时就要退而求其次了。当然,自己的英语水平的高低也是影响专业选择的重要因素。第三, 考虑自己的职业规划。说到职业规划,很多人都感觉没有方向,其实大家着重考虑两点,一是就业方向,二是就业地点。到底是想去大城市、一线城市打拼,还是想在二线、三线城市过得舒适一些,往往就限定了院校的范围。另外,毕业后自己想要从事哪一个行业某种程度上就决定了专业的选择,因此,职业规划对大家的专业选择十分重要。所以,不论是考本专业还是跨专业,不要盲目选择热门专业,而是要根据社会的发展需要来选择合适专业,理性抉择。您的关注与点赞,是观察号最大的收获和感动,也是观察号进步最大的动力!
考研的方向选择首先应该考虑自己的知识结构,如果选择与自己本科专业比较一致的方向会有一个更顺利的学习过程,在当前考研竞争越来越激烈的大背景下,跨考的难度还是比较大的。在方向的选择上,还应该考虑三方面因素,其一是目标方向的发展前景;其二是自身的兴趣爱好;其三是自身的能力特点,如果这三个方面的因素能够达到统一是最好的结果。研究生阶段的研究方向设置与具体的培养单位(高校或者科研院所)有密切的关系,由于不同的培养单位在资源整合能力方面也有一定的区别,所以即使是同一个专业,具体的研究方向也有一定的区别,所以在选择具体方向的时候,也应该结合培养单位来考察具体的研究方向。以计算机专业为例,有的高校会比较注重人工智能领域的相关方向,而有的高校则会比较注重物联网领域的相关方向。在选择具体方向的时候,应该尽量选择培养单位的传统优势方向,这样往往会有一个更好的学习体验,也会获得更多的资源配备。当前正处在产业结构升级的大背景下,不少培养单位在方向设计上更加注重与行业领域的结合,这些方向往往也会汇集一定的行业资源,会让研究生在学习期间接触到更多的行业知识,也会加强研究生的就业能力。最后,读研期间的方向选择还应该重点考虑一下自己的兴趣,兴趣能够驱动自己在相关领域走得更远,而且也更容易取得成果。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
随着研究生录取通知书的陆续寄到,相信新一届的学弟学妹们即将踏入梦寐以求的科研学府。而导师的选择对于研究生生活来说更加重要。现阶段实施的是双选制度,那么在导师的选择上我们应该注意什么呢?是导师重要还是研究方向重要?现在让我和大家谈谈。导师的职称自然最重要一般来说,研究生导师都是教授或副教授级,因为这些职称的导师都会在外接项目,有了这样的导师,就可以跟着导师做项目,才能真正学习到更多的东西。如果是一般讲师的话,就算研究方向很对你胃口,建议也不要选择他们,因为他们只是在学校教书,不会与某些公司合作,我们只能学习一些理论知识,实际经验是不可借鉴的,这对于研究生毕业之后的工作选择不利。除此之外,你也可以选择担任重要职位的导师,如学院院长或书记,他们一般都忙于管理,需要靠学生自觉。但由于他们的职位较大,毕业相对容易,而且在毕业工作的选择上也有一定优势。要明确导师愿意带自己大家可能不知道,有的同学选了自己认为好的老师,可是等到分老师的时候才知道自己的老师忙,三年可能都见不到老师,而老师会让自己的学生或者是徒弟来帮助自己带学生,这样的话就有一个不好的地方。一是,他自己本身就带学生又帮别人带学生,所以带的学生就很多,很难照顾的过来,有什么好处不知道怎么分给学生,想教教学生无奈学生太多教不过来,这样是害了学生啊。所以大家在选择导师的时候一定打听清楚是不是自己选的那个老师带自己。现在流行的是通过邮件的形式来联系导师,学生通过研究生院校的信息来选择导师,但并不知道老师的其他信息,有些学生等到分老师的时候才知道自己的老师忙,亦或者是导师太受欢迎,选择的人很多。这时候导师很可能会让自己工作室的其他老师来帮助自己带学生,这样的话在资源分配上就会很吃亏,在三年研究生生涯当中所获得的成果也会大大减少。选好自己喜欢的方向其实研究方向和导师之间并不矛盾,很多导师都没有强迫学生去研究他的方向,你可以自己结合自己的兴趣爱好去研究,当然需要付出更多的汗水。这时候就需要综合做一个取舍,但是在这里还是建议选择好的导师,毕业后的资源是其他年轻导师不可比拟的。我相信如果能把握这三点,你就可以在研究生期间选择一个合适的导师,找准自己的位置,让自己的研究生生活更加充实,也能够为未来打好基础。
新一批研究生已经进入高校或者研究所,他们通过自己的努力成功考上硕士和博士,以后的发展前景非常光明。不过很多研究生却表示,压力很大,每天比较繁忙。大学期间每天上课都比较轻松,然而现在的任务比较多,可能要经常看论文、做实验,还要拿出一定的科研学术成果。在此想要提醒研究生,学习成绩固然重要,还要注意以下几点,不要给自己留遗憾,未来的出路才会更好。第一,学会适应,努力完成学业任务“欲戴皇冠必承其重”,既然想要获得硕士或者博士学历,自然需要付出足够的努力,学识和能力达到一定的水平。读研期间的学业任务确实比较重,需要付出大量的时间精力,甚至每天非常繁忙,科研压力也比较大。研究生应该学会尽快适应,提高效率,努力完成学业任务。当你的能力足够强的时候,可以轻松完成任务,压力自然就会减小。第二,少一点抱怨,多一点行动读研期间可能会遇到一些不顺心的事情,会面临大量的学业任务,抱怨是没有用的,不如行动起来,把这些困难都解决了。其实大多数研究生都非常辛苦,为了自己的前途发展,现在吃苦是为了更好的将来。所以研究生要少一点抱怨,把更多的时间和精力放在学业上,提升效率,把问题解决是最好的结果。第三,充分利用资源,深耕专业领域希望研究生不要为了“混学历”而学习,应该学会热爱自己的专业领域,让自己取得更大的成果。你的科研学术成果越丰富,对以后的就业和升学都有帮助。高校和研究所的资源非常丰富,研究生可以充分利用,比如实验室、人脉资源等,在自己的专业领域深耕,让自己变得更加优秀,拿出优秀的成果。第四,保持良好心态,学会舒缓压力当研究生投入到学习中,提高了效率,取得了科研学术成果,压力自然会减少。但研究生自己如何对待压力很重要,如果你有一个良好的心态,乐观面对困难,学会舒缓压力,那你的研究生生活也会比较轻松。第五,健康最重要无论你的学业如何,无论遇到了什么样的困难,人的生命健康是最重要的。研究生应该保持一个乐观的心态,要积极对待每一天,珍惜生命。如果遇到特别困难的问题,也要积极面对,不能轻言放弃。以上这几点非常重要,在读研期间,难免会遇到学业和生活中的困难,研究生要学会适应,保持乐观积极的心态,积极去解决困难,生命健康是第一位的,同时要本着对自己负责任的态度,让自己变得更加优秀。你觉得对于研究生来说,什么是最重要的呢?
现在越来越多的大学生加入考研大军,提高自己的学历水平,但选择考研方向的时候就容易迷茫。到底是选择报考本专业,还是跨专业考研,还可能需要考虑更细分的专业方向。考研方向关系到研究生期间学习的内容,还关系到未来的就业发展。所以一定要慎重考虑,今天笔者就来谈谈怎么选择考研方向。一、兴趣爱好其实很多大学生对自己的本科专业并不满意,高考的时候不一定选择了自己喜欢的专业方向,也许分数不够,也许父母的要求。大学几年的学习,大家也可以了解自己是否喜欢这一专业,是否适合这一专业,如果还有其他感兴趣的专业,考研就是一个改变学习方向的好机会。兴趣是最好的主人,在自己感兴趣的行业和工作岗位才能更加开心,在学校做学术研究和科研更是应该选择自己喜欢的方向。二、就业规划考研深造后,可以继续读博,但无论读博与否,都要考虑未来的就业规划。现在硕士学历比较吃香,但也要考虑就业方向和工作内容。如果你喜欢哲学专业,还是要三思报考,毕竟除了继续读博,以后做大学教授,几乎没有其他出路。还是要尽量选择以后的工作方向,很多考生就喜欢报考一些热门的专业,比如计算机、金融等,研究生毕业后可以找到一份不错的工作。三、考研难度现在考研人数增多,竞争愈加激烈,每个专业的难度也是不一样的。如果你的本科期间学习基础不好,复习过程也没有足够的用功努力,那报考一个热门的专业,那考上的几率就不太高了。大家选择专业的时候,这个因素也要作为一个参考,尽量让自己一次考上。尤其是想要研究生学历,以后凭学历报考公务员或者其他工作安排,就可以选择难度比较低的专业。考研不易,考生还是要从自身实际情况出发,选择一个适合自己报考的专业。四、本科专业和跨专业考研其实,考生选择专业的时候无外乎就是报考本专业或者其他专业。如果你比较喜欢本专业,未来就业前景也不错,那不妨继续攻读本专业。因为大学期间有一定专业基础,复习任务比较轻松,分数比较有保障。跨专业考研就不一样了,可能需要重头学习专业课,与本专业的学生相比,差距比较大。复习任务多,花费时间长,掌握程度也不一定好,考上的难度增大。如果你想要考研,就需要先确定考研方向,确定复习内容。要从个人兴趣爱好、就业规划、考研难度等因素考虑,选择一个适合自己的专业。如果选择跨专业考研,更是需要提前开始复习,尤其是没有学习基础的专业课,必须要更加努力。
作为一名研究生导师,我来探讨一下这个问题。其实在考研方向的选择上,不少同学都存在一定的纠结,尤其是当自己的知识结构与兴趣爱好不完全匹配时,这种纠结会体现的较为明显。在考研方向的选择上,成功率和兴趣都比较重要,但是如果一定要选择一个更重要的,那么我认为成功率更重要一些,原因有以下三点:第一:考研不是目的读研才是目的。对于大部分同学来说,考研并不是最终的目的,读研才是目的,所以考研的方向选择一定要根据自身的知识结构和学习能力进行合理的决策。在当前考研竞争日趋激烈的情况下,选择跨考会具有较大的难度,一方面要准备初试,另一方面复试的难度也非常大,因为复试往往对于专业知识结构有较为全面的考察,有的学校在复试的时候会随机考察一门专业课,而且一旦有不及格的情况会直接丧失读研机会,所以跨考一定要慎重。第二:研究生教育的细分方向比较多。研究生教育与本科教育不同,研究生教育往往在一个大方向下有诸多细分方向,在进入课题组之后完全可以跟导师沟通,选择一个自己相对感兴趣的方向,而且研究生教育往往会汇集高校(科研院所)最为优质的教育资源,也有机会进行跨专业课题的研究,这些都会为自己向感兴趣的方向发展提供机会。第三:兴趣往往源于充分的认知。按照历史经验来看,读研以后对于相关方向会有越来越深入的认知,很多同学就是在深入学习的过程中,逐渐建立起了兴趣,这也是一个比较普遍的现象,因为研究生教育重点在于创新能力的培养,而一旦获得了一些研究成果之后,自然会建立起继续研究的信心和兴趣。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!